Sinulla ei ole lentävää autoa, jetpackia tai sädepistoolia, mutta uskot silti, että ne ilmeisesti ilmestyvät tulevaisuudessa. Miksi? Koska meitä ympäröi tekoäly. On hauskaa, kun ihmiset kysyvät, milloin meillä on älykkäitä tietokoneita, koska heillä on ne jo käsissämme. Puhelut tehdään tekoälyn avulla. Aina kun kirjoitat jotain hakupalkkiin, käytät älykkäiden algoritmien keräämää tietoa. Maailmamme on täynnä näitä rajallisia tekoälyn ohjelmia, jotka luokittelemme "heikoiksi", "kapeasti keskittyneiksi" tai "soveltuviksi".
Nämä ohjelmat ovat kaukana herkistä, rakastavista tai voimien pakkomielleistä keinotekoisista älyllisyyksistä, joita näimme tieteiskirjallisuudessa, mutta tämä on väliaikaista. Kaikki nämä erittäin kohdennetut AI: t ovat kuin aminohapot maan alkeiskeitossa. Ainesosat todelliselle ihmisluokan AI: lle luodaan joka päivä, ja emme joudu odottamaan tuloksia kauan.
Ai viidakko ympäröi meitä
1980-luvun lopulla tutkijat päättivät miettiä uudelleen, miten he etsivät AI: tä. Rodney Brooks Massachusetts Institute of Technologystä (myös yksi iRobotin perustajista) löysi uuden lähestymistavan. Sen sijaan, että kehittäisi AI: tä ylhäältä alas, hän päätti rakentaa sen alhaalta ylöspäin. Keinotekoisen ajattelun sijasta hän päätti toimia keinotekoisesti.
Tuloksena olivat robotit, jotka rakensivat toimintansa vaistojen ja mallien perusteella. IRobot Roomba ei imuroi lattiaa ja pohtii, millaisen maton pitäisi lopulta näyttää, se vain käy läpi erilaisia puhdistusmenettelyjä, kunnes matto on puhdas.
Tämä on AI-pohjainen käyttäytyminen, ja se on voimakas.
Laskentatehon lisääntymisen myötä tekoäly alkoi aktiivisesti kehittyä 90-luvulla. Käyttämällä modulaarisia ja hierarkkisia menetelmiä, kuten Brooksin lähestymistapa, tutkijat alkoivat luoda erilaisia AI: itä kaikenlaisten tehtävien suorittamiseksi. Ne eivät olleet filosofisia ohjelmia, vaan käytännöllisiä. Tietojen analysointi, varastojen ja tilausten seuranta, kuvien käsittely - kaikki nämä tehtävät putosivat AI: n harteille.
Mainosvideo:
Tehtävien luettelo kasvaa. Rakennamme hitaasti kirjastoa erittäin keskittyneistä AI: ista, jotka tekevät meistä yhä enemmän ja enemmän. Puheentunnistuksen ja -käsittelyn avulla tietokoneet voivat paremmin muuntaa äänen tekstiksi ja päinvastoin. Google analysoi miljoonia YouTube-videoita AI: n avulla.
Tietokoneenäkymä paranee myös, minkä ansiosta ohjelmat alkavat paremmin tunnistaa esineitä, luokitella niitä ja ymmärtää miten ne liikkuvat. Kohdennettu AI ei vain ymmärrä paremmin ympäristöään, se alkaa ymmärtää eroa mitä ihminen sanoo ja mitä haluaa.
Antamalla eri merkitykset eri tilanteille, keskittyneet AI: t voivat tehdä valintoja, jotka maksimoivat heidän palkkionsa. Tämän ansiosta he oppivat voittamaan esteet, tunnistamaan objektit ja tekstin entistä tarkemmin, rakentamaan yhä monimutkaisempia loogisia ketjuja.
Keinotekoinen älykkyys on myös parantumassa suurten tietojen analysoinnissa ja syntetisoinnissa. Ihmiset, jotka luovat musiikkia tai maalauksia, tekevät saman asian.
Nämä ovat kaikki rakennuspalikoita seuraavalle AI-työkalujen räjähdykselle.
Tarvitsetko AI-vartijan? Tietokonenäkö ihmisen toiminnan tulkinnan kanssa? Entä ohjelma, joka vastaa pienen poikasi loputtomiin kysymyksiin? Tai kaikki kerralla?
Kaikki ei tietenkään ole niin yksinkertaista: ota se, kytke se ja työskentele. Mutta jokainen AI-työntekijä paranee ja alkaa vähitellen tehdä monimutkaisempia asioita.
On olemassa kolme avaintekijää, joiden avulla voimme luoda tehokkaan AI: n.
Tarvitsemme enemmän laskentatehoa aivojen huijaamiseksi ja simuloimiseksi.
Meidän on ymmärrettävä paremmin, kuinka aivot toimivat ja miten ne käsittelevät tietoa.
Meidän on löydettävä tapoja kouluttaa AI suorittamaan yhä monimutkaisempia tehtäviä.
Kaikki nämä tekijät ovat jo täyttyneet jossain määrin.
Futuristit ennustavat laskentatehon eksponentiaalista kasvua. Erilaiset projektit tutkivat aivomme ja etsivät tapaa jäljitellä sen toimintoja. Kasvava määrä erittäin keskittyneitä AI-menetelmiä, niiden kehittämismenetelmiä, työn ymmärtämistä sekä syvä oppiminen ja hermoverkot täyttävät vähitellen kolmannen vaatimuksen.
AI-tutkimuksessa on monia lähestymistapoja, ja kaikki eivät ole yhteensopivia, mutta mitä enemmän ohjelmia suoritamme yksinkertaisilla toiminnoilla, sitä nopeammin hierarkkisen ajattelun järjestelmä rakennetaan ihmisillä.
Milloin herkän tietokoneen ensimmäinen elämänmuoto ilmestyy? On vaikea sanoa.
Mutta sen ulkonäön alku on jo hajallaan edistyneelle tekniikalle, jota käytämme päivä päivästä toiseen. Ota vain älypuhelimesi ja pyydä tekoälyä kertomaan sinulle säästä, ruplan vaihtokurssista, kuumista matkoista. Näin tekemällä lyö jouset, venytetään monien nykyaikaisten AI: n suonet ja he pelaavat yhdessä.
Ja niin paljon parempi heille.
ILYA KHEL
